说明：KNN-KSR方法是一种不直接建立自变量与因变量间数学关系去预测因变量的方法。该方法基于以下两个假设：(1)在所选择的样本描述指标信息足够完备时，性质越相似的样本在同类指标间的空间分布越接近，否则其空间距离也越大；(2)如果两类指标间存在较大关联度，则样本分别在两类指标内的空间分布也具有较大相似性。...

说明：装箱问题 在装箱问题，对象不同的卷必须挤进有限数量的桶或容器每个的第五卷中将使用的回收箱的数目降至最低的方式。在计算复杂性理论，它是一个组合的 NP 难问题。 还有很多变化的这个问题，如 2D 包装、 线性包装，包装的重量、 包装成本，等等。他们有许多应用程序，例如填满的容器，载货汽车与重量的...

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说明：% 该算法通过a = x-r*cos(angle)，b = y-r*sin(angle)将圆图像中的边缘点% 映射到参数空间(a,b,r)中，由于是数字图像且采取极坐标，angle和r都取% 一定的范围和步长，这样通过两重循环（angle循环和r循环）即可将原图像% 空间的点映射到参数空间中，再在参...

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说明：【2017国赛A题参考资料】参考资料大合集

全国大学生数学建模竞赛(CUMCM)

说明：南航张小飞的书《阵列信号处理的理论和应用》，包括原书的PDF和MATLAB代码，内容为波束形成和阵列参数估计等内容。

阵列处理 张小飞-阵列 波束形成---pdf 阵列信号pdf 南航张小飞

说明：包含PCA，LDA降维方法和SVM等分类器； 主成分分析方法从本质上来说，是一种把高维数据空间降到低维数据空间中，目的是寻找最小均方意义下最能代表原始数据的投影方法 线性判别分析的LDA思想是寻找一个最佳的投影的映射，目的是达到对整体类别而言，达到类内紧致，类间离散。这样带有类别信息的投影...

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说明：2015MCM B题资料精华帖

美国大学生数学建模竞赛(MCM/ICM)

说明：PLS是用线性回归模型和最小二乘法把X（描述性变量）和Y（观察变量）投射到一个新的空间，从而能在X空间中的找到一个多维向量最大化表示出Y空间上的变化，找到X和Y最根本的联系。 正交偏最小二乘法（OPLS）是基于PLS的，把连续的变量正交（orthogonal) 投射到 latent structur...

说明：三个众所周知的外观基于子空间人脸识别算法用于测试压缩的影响： 主成分分析法-PCA （土耳其人和彭特兰，1991年），线性判别分析-LDA （Belhumeur 等，1996年） 和独立成分分析-ICA （巴特莱特等人，2002年）。它是重要的是提及我们用 ICA 建筑 2从 （巴特莱特等人，200...

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说明：2011 MCM A 参考资料--- 资料大全

美国大学生数学建模竞赛(MCM/ICM)